Вісники та науково-технічні збірники, журнали
Permanent URI for this communityhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/12
Browse
5 results
Search Results
Item A study of methods for texture classification of SEM images of micro-surfaces of objects and their segmentation(Видавництво Національного університету “Львівська політехніка”, 2020-03-12) Іванчук, О.; Тумська, О.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМета. Мета роботи – розробити і дослідити методи класифікації текстур РЕМ-зображень мікроповерхонь об’єктів на основі статистичних та спектральних характеристик текстурних фрагментів, а також порівняльного аналізу методів сегментації РЕМ-зображень. Методи. Визначення характеристик текстури РEM-зображень ґрунтувалось на статистичних моментах, розрахованих за гістограмою яскравості. Спектральні міри текстури обчислювались за спектром Фур’є. Для визначення спектральних текстурних характеристик вибрано параметри амплітудної та осьової функцій. Сегментацію РEM-зображень мікроповерхонь об’єктів виконано чотирма способами, а саме: методом глобальної порогової сегментації, методом нарощування області, методом поділу та злиття і методом вододілу з використанням маркерів. Результати. Опрацювання серії РЕМ-зображень ґрунтів показало найкращий результат класифікації текстур за мірою однорідності, ніж за іншими статистичними характеристиками. Обчислення спектральних характеристик РЕМ-зображень металів виявило періодичність або майже періодичність і спрямованість присутніх у зображенні елементів текстур і разом із результатами класифікації за мірою однорідності дає змогу отримати узагальнену характеристику текстури зображення. Порівняльний аналіз чотирьох методів сегментації показав, що найкращий результат визначення меж об’єктів на РЕM-зображенні отримано методом вододілу з використанням маркерів. Програмну реалізацію методів класифікації текстур та їхню сегментацію виконували в системі MatLab. Наукова новизна. Запропоновано метод класифікації РЕМ-зображень на основі спектральних текстурних характеристик за параметрами амплітудної та осьової функцій. Показано, що сегментація РEM-зображень методом поділу і злиття дає змогу задати умови для виділення на зображенні областей із певними характеристиками текстури. Практичне значення. Узагальнена характеристика текстури РЕМ-зображення, що визначається за статистичними і спектральними мірами, корисна для автоматизованого розпізнавання текстур і аналізу РЕМ-зображень. Вибір ділянок із певними характеристиками текстури є важливим етапом попередньої обробки зображень під час знаходження точок інтересу, що придатні для зіставлення РЕМ-зображень і розпізнавання об’єктів.Item Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об'єкта за РЕМ-стереопарою методом кореляційного ототожнення ідентичних ділянок(Видавництво Львівської політехніки, 2019-03-12) Іванчук, О. М.; Тумська, О. В.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМета роботи – розробити і дослідити метод автоматизованої побудови цифрової моделі мікроповерхні об’єкта з використанням стереопари цифрових РEM-зображень з урахуванням специфіки РEM-знімання і оцінки точності цифрового моделювання. Розроблений метод полягає, по-перше, у генеруванні щільного набору вхідних точок на лівому РEM-зображенні стереопари в областях з локальними особливостями і використанні ітераційного процесу по рівнях піраміди зображень. По-друге, пошук відповідних точок на правому РEM-зображенні стереопари виконується на основі послідовного зміщення точок (центрів вікон пошуку) на параметр зсуву з можливого діапазону паралаксів із використанням методу кореляційного ототожнення. Для дослідження використано дві стереопари цифрових РEM-зображень. Цифрові зображення деформованої поверхні хромованої сталі отримано за допомогою JSM 7100F (JEOL) зі збільшенням 750х. Зображення лесового ґрунту отримано за допомогою РЕМ “Hitachi” S-800 зі збільшенням 1000х. Під час розрахунку просторових координат точок мікрорельєфу поверхні враховано значення геометричних спотворень, властивих РЕМ-знімку. Щоб усунути деякі аномальні значення висот тривимірної моделі, застосовано процедуру адаптивної медіанної фільтрації. Для оцінювання точності моделювання мікроповерхонь були створені тестові моделі шляхом ручного вимірювання координат характерних точок цифрових стереопар обох зразків. Заропоновано спосіб зсуву параметрів, який зменшує пошук і ймовірність помилкової ідентифікації і, крім того, прискорює процедуру ототожнення в парі зображень. Отримано формули для розрахунку координат центру вікна пошуку та відповідної точки на правому зображенні на k-му кроці процесу зсуву. Для оцінювання точності обчислені різниці між висотами тестової моделі і висотами, інтерпольованими в тих самих точках з використанням створених моделей. Для мікроповерхні зразка хромованої сталі близько 79 % точок, а для мікроповерхні зразка лесового ґрунту близько 70 % точок містяться в межах допуску ΔZ ≤ ± 2 мкм. Вперше в Україні розроблено метод автоматизованого пошуку відповідних точок стереопари на основі зсуву параметрів з урахуванням особливостей РЕМ-знімання. На основі вищевказаного методу розроблено технологію автоматизованого створення цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою РEM-зображень і створено авторське програмне забезпечення, яке показує її ефективність і доцільність. Можливість відтворювати мікрорельєф поверхні об’єкта автоматизовано з використанням стереопари цифрових РEM-зображень відповідно до вимог точності визначення просторових координат точок та структури мікроповерхні об’єкта.Item Автоматизована побудова цифрової моделі мікроповерхні об’єкта за стереопарою цифрових РЕМ-зображень(Видавництво Львівської політехніки, 2019-02-28) Іванчук, О.; Тумська, О.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityThe purpose of this work is to develop and study the method of automated construction of a digital model of the micro relief of an object's surface using a stereo pair of digital SEM images taking into account the specifics of a SEM survey and studying the accuracy of digital modeling of a micro surface of an object, depending on the type of input point generation. Methodology. Research is based on the processing of three types of data models. The test model is derived from the measurement of digital images of SEM stereo pairs. Other models are constructed from the points generated on the left image of the SEM stereo pairs by a regular grid and by a gradient method. The identification of the corresponding points of the stereo pair is performed by a correlation method in stages with the use of search windows of various sizes. To obtain the spatial coordinates of the micro relief points of the object's surface with the accuracy required for the researchers, the values of the geometric distortions inherent in the SEM image are taken into account. In order to eliminate some abnormal values of the heights of a 3D model, an adaptive median filtering procedure is used. The estimation of the accuracy of the values of the heights of the points of the micro relief of the surface of the object is performed by comparison with the test model. Results. The possibility of a stereo pair of digital SEM images in the automated mode is established to reproduce the micro relief of an object's surface with the requirements of both the accuracy of determining the spatial coordinates of the points and the structure of the micro surface of the object. The developed algorithm is implemented in MATLAB. Due to the dense set of points, both models allow to correctly model the small elements of the structure of the micro surface. The number of points in which the difference between the values of the heights of the test and the studied models are within the tolerance 5Z ~ ± 2 mu is 88–89 %. The estimation of the algorithm's time for identifying the corresponding points of the stereo pair using the 2–3-search windows of various sizes is performed. Scientific novelty. The authors developed a method of step-by-step correlation identification using search windows of various sizes is accompanied at all stages by the author's software. Evaluation of the effectiveness of this technique has shown the feasibility of its practical application. Practical significance. The application of this technique allows to automate the process of constructing a digital model of micro relief of the object's surface based on the SEM stereo pairs of digital images. The results of the experiment confirm the effectiveness of the proposed algorithm and a significant reduction in the construction time of the digital model of the micro relief compared with the time measurement of points coordinates by the operator in manual mode.Item A study of fractal and metric properties of images based on measurements data of multiscale digital SEM images of a test object obtained(Видавництво Львівської політехніки, 2017-03-28) Іванчук, О.; Тумська, О.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Національний університет “Львівська політехніка”; Lviv Polytechnic National UniversityМетою цієї роботи є встановлення та дослідження фрактальних та метричних характеристик зображень, отриманих за допомогою растрових електронних мікроскопів (РЕМ). Методика. Дослідження ґрунтуються на опрацюванні даних вимірювань цифрових РЕМ-зображень тест-об’єкта, отриманих на чотирьох типах сучасних РЕМ у діапазоні збільшень від 1000х до 30000х (крат). Результати. Встановлено аналітичне співвідношення між фіксованим на шкалі приладу і “фрактальним” збільшенням (масштабом). Виконано розрахунок коефіцієнтів подібності Af та експоненціальних показників Df для фрактальних збільшень (масштабів) уздовж осей х та у для 4-х типів РЕМ. Отримано і наведено формули для розрахунку можливого діапазону збільшень зображень тест-об’єкта залежно від кроку тест-об’єкта, розміру піксела та масштабу. Отримані співвідношення для обчислення фрактальних масштабів дають змогу автоматично визначити дійсне збільшення (масштаб) РЕМ-зображень і разом з визначеними коефіцієнтами поліномів ефективно усувають їхні дисторсійні спотворення. Наукова новизна. Розроблена авторами методика отримання фрактальних та метричних характеристик РЕМ-зображень виконана вперше в Україні. Запропонована методика супроводжується на всіх її етапах авторським програмним забезпеченням і показала свою ефективність та доцільність. Практична значущість. Застосування цієї методики встановлення та врахування фрактальних і метричних характеристик цифрових РЕМ-зображень дає змогу з більшою точністю визначати дійсні значення збільшень (масштабів) цифрових РЕМ-зображень та величини їхніх геометричних спотворень. Врахування цих характеристик РЕМ-зображень дає змогу суттєво підвищити точність отримання просторових кількісних параметрів мікроповерхонь дослідних об’єктів, а, отже, покращити їхні експлуатаційні та економічні характеристики. Отримані характеристики можуть бути додатковими важ- ливими кількісними параметрами для виявлення особливостей цифрових РЕМ зображень.Item Методика автоматизованого визначення координат центрів вузлів тест-об’єкта за його РЕМ-зображеннями з використанням засобів MatLab(2017-02-07) Іванчук, О.; Тумська, О.; Ivanchuk, O.; Tumska, O.; Иванчук, О.; Тумская, О.; Національний університет “Львівська політехніка”Наведено та описано окремі технологічні процеси автоматизованого методу вимірювання координат вузлів спеціального тест-об’єкта з роздільною здат- ністю r = 1425 лін./мм для визначення дійсних значень збільшень цифрових РЕМ-зображень та величин їх геометричних спотворень, який розробили автори. Результати досліджень підтвердили високу ефективність запропонованого методу розпізнавання вузлів тест- об’єкта, який дає змогу отримувати координати вузлів тест-об’єкта з точністю 1–3 піксели (0,1–0,3 мм), яка співмірна з точністю вимірювань цифрових РЕМ- зображень. Внаслідок цього можна визначити параметри калібрування РЕМ-зображень з необхідною точністю і значно швидше.